KR20240018769A - 광고 제작 서비스를 제공하는 방법 및 서버 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 실시예는, 서버가 사용자에게 광고 제작 서비스를 제공하는 방법 및 이를 수행하는 서버를 개시한다.

Description

광고 제작 서비스를 제공하는 방법 및 서버{A METHOD AND A SERVER PROVIDING AN ADVERTISEMENT PRODUCING SERVICE}

본 발명은 사용자에게 광고 제작 서비스를 제공하는 방법 및 서버에 관한 것이다.

인터넷과 스마트폰 애플리케이션의 발달에 따라, 신문이나 TV를 통해서 광고를 접하는 경우보다, 온라인을 통해서 광고를 접하는 경우가 많아지고 있다. 온라인 광고 수요의 증가에 따라, 단순히 광고를 제작해주는 온라인 플랫폼에서 발전하여, 고객에게 최대의 광고 효과를 제공하는 디지털 마케팅 서비스 플랫폼을 개발하고자 하는 시도가 이어지고 있다.

일본등록특허 5763073 B2 (2015.06.19) 일본등록특허 5129160 B2 (2012.11.09) 국내공개특허 10-2020-0142285 A (2020.12.22) 국내공개특허 10-2003-0002106 A (2003.01.08)

본 발명의 다양한 실시예들은, 사용자에게 광고 제작 서비스를 제공하는 방법 및 서버를 제공한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 서버가 사용자에게 광고 제작 서비스를 제공하는 방법이 제공된다. 상기 방법은, 사용자의 사용자 디바이스로부터, 광고 제작 요청 정보 및 광고 제작 요청 기한에 대한 정보를 수신하는 단계, 상기 광고 제작 요청 정보 및 상기 광고 제작 요청 기한에 대한 정보를 기반으로, 광고 타입 리스트 정보를 생성하는 단계, 상기 생성된 광고 타입 리스트 정보를 상기 사용자 디바이스로 전송하는 단계, 상기 사용자 디바이스로부터, 상기 광고 타입 리스트 정보에 포함된 복수의 광고 타입들 중 하나에 대한 선택 정보 및 상기 사용자가 희망하는 희망 광고 제작 비용 정보를 수신하는 단계, 상기 선택 정보가 지시하는 제1 광고 타입의 제1 광고 제작 비용과 상기 희망 광고 제작 비용 정보가 지시하는 제2 광고 제작 비용을 비교하는 단계, 상기 제1 광고 제작 비용이 상기 제2 광고 제작 비용보다 큰 것을 기반으로, 상기 제1 광고 타입 대신 제2 광고 타입을 선택할지 여부를 문의하는 수정 문의 정보를 생성하는 단계 및 상기 수정 문의 정보를 상기 사용자 디바이스로 전송하는 단계를 포함하되, 상기 광고 타입 리스트 정보는, SNS(Social Network Service) 인플루언서 광고 타입, 검색 엔진 광고 타입 또는 홍보 동영상 광고 타입 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 제2 광고 타입의 제3 광고 제작 비용은 상기 제1 광고 제작 비용보다 작고, 상기 수정 문의 정보는: 상기 제3 광고 제작 비용이 상기 제2 광고 제작 비용보다 작거나 같은 것을 기반으로, 상기 제1 광고 타입 대신 상기 제2 광고 타입을 선택할 경우 상기 제2 광고 제작 비용 내에서 광고를 제작할 수 있음을 안내하는 제1 안내 텍스트를 포함하고, 상기 제3 광고 제작 비용이 상기 제1 광고 제작 비용보다 작고 상기 제2 광고 제작 비용보다 큰 것을 기반으로, 상기 제1 광고 타입 대신 상기 제2 광고 타입을 선택하더라도 상기 제2 광고 제작 비용 내에서 광고를 제작할 수는 없지만 상기 사용자의 비용 지출을 줄일 수 있음을 안내하는 제2 안내 텍스트를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 광고 제작 요청 기한에 대한 정보가 지시하는 광고 제작 요청 기한까지 남은 시간이 임계치보다 작은 것을 기반으로, 상기 홍보 동영상 광고 타입은 상기 광고 타입 리스트 정보가 포함할 수 있는 광고 타입에서 제외될 수 있다.

일 실시예에서, 상기 광고 제작 요청 정보는, 상기 SNS 인플루언서 광고 타입, 상기 검색 엔진 광고 타입 및 상기 홍보 동영상 광고 타입 중 상기 사용자가 배제를 요청한 기피 광고 타입 정보를 포함하고, 상기 기피 광고 타입 정보가 지시하는 광고 타입은, 상기 광고 타입 리스트 정보가 포함할 수 있는 광고 타입에서 제외될 수 있다.

일 실시예에 따른 상기 방법은, 상기 사용자 디바이스로부터, 상기 수정 문의 정보에 대한 피드백 정보를 수신하는 단계 및 상기 피드백 정보를 기반으로 최종 광고 타입을 결정하는 단계를 포함하되, 상기 피드백 정보가 광고 타입을 유지할 것을 지시하는 것을 기반으로, 상기 최종 광고 타입은 상기 제1 광고 타입으로 결정되고, 상기 피드백 정보가 광고 타입을 수정할 것을 지시하는 것을 기반으로, 상기 최종 광고 타입은 상기 제2 광고 타입으로 결정될 수 있다.

일 실시예에서, 상기 최종 광고 타입이 상기 SNS 인플루언서 광고 타입인 것을 기반으로, 상기 방법은: 상기 사용자 디바이스로부터, 상기 사용자가 가장 선호하는 SNS 인플루언서 정보를 수신하는 단계 및 상기 SNS 인플루언서 정보가 지시하는 SNS 인플루언서와 광고 제작 계약에 성공하였는지 여부를 입력 받는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 최종 광고 타입이 상기 홍보 동영상 광고 타입인 것을 기반으로, 상기 방법은: 상기 사용자 디바이스로, 홍보 동영상을 촬영할 촬영 장소 후보 리스트 및 촬영 용역 회사 후보 리스트를 전송하는 단계 및 상기 사용자 디바이스로부터, 상기 촬영 장소 후보 리스트 중 하나의 촬영 장소에 대한 선택 정보 및 상기 촬영 용역 회사 후보 리스트 중 하나의 촬영 용역 회사에 대한 선택 정보를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 상기 방법은, 상기 사용자 디바이스로부터, 상기 수정 문의 정보에 대한 피드백 정보를 수신하는 단계 및 상기 피드백 정보를 기반으로 최종 광고 타입을 결정하는 단계를 포함하되, 상기 피드백 정보가 광고 타입을 유지할 것을 지시하는 것을 기반으로, 상기 최종 광고 타입은 상기 제1 광고 타입으로 결정되고, 상기 피드백 정보가 광고 타입을 수정할 것을 지시하는 것을 기반으로, 상기 최종 광고 타입은 상기 제2 광고 타입으로 결정되고, 상기 제2 광고 타입의 제3 광고 제작 비용은 상기 제1 광고 제작 비용보다 작고, 상기 수정 문의 정보는: 상기 제3 광고 제작 비용이 상기 제2 광고 제작 비용보다 작거나 같은 것을 기반으로, 상기 제1 광고 타입 대신 상기 제2 광고 타입을 선택할 경우 상기 제2 광고 제작 비용 내에서 광고를 제작할 수 있음을 안내하는 제1 안내 텍스트를 포함하고, 상기 제3 광고 제작 비용이 상기 제1 광고 제작 비용보다 작고 상기 제2 광고 제작 비용보다 큰 것을 기반으로, 상기 제1 광고 타입 대신 상기 제2 광고 타입을 선택하더라도 상기 제2 광고 제작 비용 내에서 광고를 제작할 수는 없지만 상기 사용자의 비용 지출을 줄일 수 있음을 안내하는 제2 안내 텍스트를 포함하고, 상기 광고 제작 요청 기한에 대한 정보가 지시하는 광고 제작 요청 기한까지 남은 시간이 임계치보다 작은 것을 기반으로, 상기 홍보 동영상 광고 타입은 상기 광고 타입 리스트 정보가 포함할 수 있는 광고 타입에서 제외되고, 상기 광고 제작 요청 정보는, 상기 SNS 인플루언서 광고 타입, 상기 검색 엔진 광고 타입 및 상기 홍보 동영상 광고 타입 중 상기 사용자가 배제를 요청한 기피 광고 타입 정보를 포함하고, 상기 기피 광고 타입 정보가 지시하는 광고 타입은, 상기 광고 타입 리스트 정보가 포함할 수 있는 광고 타입에서 제외되고, 상기 최종 광고 타입이 상기 SNS 인플루언서 광고 타입인 것을 기반으로, 상기 방법은: 상기 사용자 디바이스로부터, 상기 사용자가 가장 선호하는 SNS 인플루언서 정보를 수신하는 단계 및 상기 SNS 인플루언서 정보가 지시하는 SNS 인플루언서와 광고 제작 계약에 성공하였는지 여부를 입력 받는 단계를 더 포함하고, 상기 최종 광고 타입이 상기 홍보 동영상 광고 타입인 것을 기반으로, 상기 방법은: 상기 사용자 디바이스로, 홍보 동영상을 촬영할 촬영 장소 후보 리스트 및 촬영 용역 회사 후보 리스트를 전송하는 단계 및 상기 사용자 디바이스로부터, 상기 촬영 장소 후보 리스트 중 하나의 촬영 장소에 대한 선택 정보 및 상기 촬영 용역 회사 후보 리스트 중 하나의 촬영 용역 회사에 대한 선택 정보를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자에게 광고 제작 서비스를 제공하는 서버가 제공된다. 상기 서버는, 송수신부(transceiver) 및 프로세서(processor)를 포함하되, 상기 프로세서는, 사용자의 사용자 디바이스로부터, 광고 제작 요청 정보 및 광고 제작 요청 기한에 대한 정보를 수신하도록 상기 송수신부를 제어하고, 상기 광고 제작 요청 정보 및 상기 광고 제작 요청 기한에 대한 정보를 기반으로, 광고 타입 리스트 정보를 생성하고, 상기 생성된 광고 타입 리스트 정보를 상기 사용자 디바이스로 전송하도록 상기 송수신부를 제어하고, 상기 사용자 디바이스로부터, 상기 광고 타입 리스트 정보에 포함된 복수의 광고 타입들 중 하나에 대한 선택 정보 및 상기 사용자가 희망하는 희망 광고 제작 비용 정보를 수신하도록 상기 송수신부를 제어하고, 상기 선택 정보가 지시하는 제1 광고 타입의 제1 광고 제작 비용과 상기 희망 광고 제작 비용 정보가 지시하는 제2 광고 제작 비용을 비교하고, 상기 제1 광고 제작 비용이 상기 제2 광고 제작 비용보다 큰 것을 기반으로, 상기 제1 광고 타입 대신 제2 광고 타입을 선택할지 여부를 문의하는 수정 문의 정보를 생성하고, 상기 수정 문의 정보를 상기 사용자 디바이스로 전송하도록 상기 송수신부를 제어하되, 상기 광고 타입 리스트 정보는, SNS(Social Network Service) 인플루언서 광고 타입, 검색 엔진 광고 타입 또는 홍보 동영상 광고 타입 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 서버는 사용자에게 광고 제작 서비스를 효과적으로 제공할 수 있다.

본 발명에 따른 효과는 상기 기재한 효과에 제한되지 않으며, 기재하지 않은 또 다른 효과들은 이하의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 서버 및 사용자 디바이스 간의 통신 구조의 일 예시를 나타낸다.
도 2는 일 실시예에 따른 서버의 동작을 나타내는 흐름도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 서버 및 사용자 디바이스가 상호 통신을 기반으로 동작하는 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 4는 사용자 디바이스에 수정 문의 정보가 디스플레이 되는 일 예시를 나타내는 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 서버의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 프로세서의 구성을 도시하는 블록도이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는" 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면 상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

도 1은 서버 및 사용자 디바이스 간의 통신 구조의 일 예시를 나타낸다.

본 명세서에서 “서버”는 네트워크를 통해 외부 장치들(예를 들어, 사용자 디바이스) 또는 (자신 이외의) 외부 서버들과 통신하는 서버(server)의 일종으로서, 외부 장치들 또는 외부 서버들을 운용하기 위한 서버를 나타낼 수 있다. 일 예시에서, 상기 서버는, 일반적인 서버용 하드웨어에 도스, 윈도우, 리눅스, 유닉스, 매킨토시 등의 운영체제에 따라 다양하게 제공되고 있는 웹서버 프로그램을 이용하여 구현될 수 있다.

일 실시예에서, 서버(110)는 사용자(고객 또는 광고 의뢰 고객)에게 광고 제작 서비스를 제공하는 장치를 의미할 수 있다. 예를 들어, 서버(110)는 온라인 광고 제작 플랫폼, 디지털 마케팅 플랫폼, 디지털 마케팅 플랫폼 서버, 온라인 광고 제작 서버, 광고 플랫폼 등 다양한 명칭으로 지칭될 수 있다.

본 명세서에서 “사용자 디바이스”는 스마트폰, 핸드폰, 스마트 TV, 스마트 워치, 전자 손목 시계, 셋톱박스(set-top box), 태블릿 PC, 디지털 카메라, 캠코더, 노트북 컴퓨터(laptop computer), 데스크탑, 전자책 단말기, 디지털 방송용 단말기, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, MP3 플레이어, 착용형 기기(wearable device), 에어컨, 전자 레인지, 오디오, DVD 플레이어 등을 포함하는 다양한 기기로 구현될 수 있다.

본 명세서에서 서버(110) 및 사용자 디바이스(120)는, 통신망을 통해 상호 통신할 수 있다. 상기 통신망은, 예를 들어 무선 통신망 또는 유선 통신망일 수 있다. 상기 무선 통신망은, 예를 들어 LTE (Long Term Evolution) RAT(Radio Access Technology), NR(New Radio) RAT, WiFi 등에 기반한 통신망일 수 있다.

일 예시에서, 서버(110) 및 사용자 디바이스(120)는, 상호 D2D(Device-to-Device) 통신을 수행할 수 있고, 기지국(예를 들어, gNB 및/또는 eNB)과 UU 통신을 수행할 수 있다. 상기 D2D 통신 또는 상기 UU 통신을 수행하기 위한 TDMA(time division multiple access) 및 FDMA(frequency division multiples access) 시스템에서, 정확한 시간 및 주파수 동기화가 요구될 수 있다. 시간 및 주파수 동기화가 정확하게 되지 않으면, 심볼 간 간섭(Inter Symbol Interference, ISI) 및 반송파 간 간섭(Inter Carrier Interference, ICI)으로 인해 시스템 성능이 저하될 수 있다. 일 예시에 따른 D2D 통신에서는 시간/주파수 동기화를 위해, 물리 계층에서는 동기 신호(synchronization signal)를 사용할 수 있고, RLC(radio link control) 계층에서는 MIB(master information block)를 사용할 수 있다.

D2D 통신 과정에서, 서버(110) 및 사용자 디바이스(120)는 GNSS(global navigation satellite systems)에 직접적으로 동기화 되거나, 또는 GNSS에 직접적으로 동기화된 (네트워크 커버리지 내의 또는 네트워크 커버리지 밖의) 단말을 통해 비간접적으로 GNSS에 동기화 될 수 있다. GNSS가 동기화 소스로 설정된 경우, 서버(110) 및 사용자 디바이스(120)는 UTC(Coordinated Universal Time) 및 (미리) 설정된 DFN(Direct Frame Number) 오프셋을 사용하여 DFN 및 서브프레임 번호를 계산할 수 있다.

또는, 서버(110) 및 사용자 디바이스(120)는 기지국에 직접 동기화되거나, 기지국에 시간/주파수 동기화된 다른 단말에게 동기화될 수 있다. 예를 들어, 상기 기지국은 eNB 또는 gNB일 수 있다. 예를 들어, 서버(110) 및 사용자 디바이스(120)가 네트워크 커버리지 내에 있는 경우, 서버(110) 및 사용자 디바이스(120)는 기지국이 제공하는 동기화 정보를 수신하고, 상기 기지국에 직접 동기화될 수 있다. 그 후, 서버(110) 및 사용자 디바이스(120)는 동기화 정보를 인접한 다른 단말에게 제공할 수 있다. 기지국 타이밍이 동기화 기준으로 설정된 경우, 서버(110) 및 사용자 디바이스(120)는 동기화 및 하향링크 측정을 위해 해당 주파수에 연관된 셀(상기 주파수에서 셀 커버리지 내에 있는 경우), 프라이머리 셀 또는 서빙 셀(상기 주파수에서 셀 커버리지 바깥에 있는 경우)을 따를 수 있다.

기지국(예를 들어, 서빙 셀)은 D2D 또는 SL(sidelink) 통신에 사용되는 반송파에 대한 동기화 설정을 제공할 수 있다. 이 경우, 서버(110) 및 사용자 디바이스(120)는 상기 기지국으로부터 수신한 동기화 설정을 따를 수 있다. 만약, 서버(110) 및 사용자 디바이스(120)가 상기 D2D 또는 SL 통신에 사용되는 반송파에서 어떤 셀도 검출하지 못했고, 서빙 셀로부터 동기화 설정도 수신하지 못했다면, 서버(110) 및 사용자 디바이스(120)는 미리 설정된 동기화 설정을 따를 수 있다.

또는, 서버(110) 및 사용자 디바이스(120)는 기지국이나 GNSS로부터 직접 또는 간접적으로 동기화 정보를 획득하지 못한 다른 단말에게 동기화될 수도 있다. 동기화 소스 및 선호도는 단말에게 미리 설정될 수 있다. 또는, 동기화 소스 및 선호도는 기지국에 의하여 제공되는 제어 메시지를 통해 설정될 수 있다.

일 실시예에서, 서버(110) 및 사용자 디바이스(120)는 네트워크(100) (또는 통신망)를 통해서 상호 통신할 수 있다. 예를 들어, 서버(110)가 네트워크(100)로 데이터를 전송하면, 네트워크(100)는 상기 사용자 디바이스(120)로 상기 데이터를 전달(전송)할 수 있다. 또는, 상기 사용자 디바이스(120)가 상기 네트워크(100)로 데이터를 전송하면, 상기 네트워크(100)는 상기 서버(110) 로 상기 데이터를 전달(전송)할 수 있다.

이하 도 2 내지 도 6에 대한 설명에서는, 서버(110) 및 사용자 디바이스(120) 간의 신호 교환 또는 통신을 기반으로, 상기 서버(110)가 사용자에게 광고 제작 서비스를 제공하는 방법에 대하여 구체적으로 검토한다.

도 2는 일 실시예에 따른 서버의 동작을 나타내는 흐름도이다.

도 2의 흐름도에 개시된 동작들은, 본 발명의 다양한 실시예들과 결합하여 수행될 수 있다. 일 예시에서, 도 2에서 설명되는 서버는, 도 1에 개시된 서버(110), 도 3에 개시된 서버(301) 또는 도 5에 개시된 서버(500)와 대응될 수 있다. 일 예시에서, 도 2의 흐름도에 개시된 동작들은, 도 1 및 도 3 내지 도 6에 개시된 (서버의) 동작들 중 일부와 대응될 수 있다.

단계 S210에서, 일 실시예에 따른 서버는, 사용자의 사용자 디바이스로부터, 광고 제작 요청 정보 및 광고 제작 요청 기한에 대한 정보를 수신할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 광고 제작 요청 정보 및 상기 광고 제작 요청 기한에 대한 정보는, 플래그(flag) 정보, 비트(bit) 정보, 텍스트 정보, HTML (hypertext markup language), 메타데이터(metadata), 신택스(syntax), 시멘틱스(semantics) 또는 프로그래밍 언어의 형태로 표현될 수 있다.

일 예시에서, 상기 광고 제작 요청 정보는, 광고 제작을 요청함을 지시하는 플래그(flag) 정보일 수 있다. 예를 들어, 상기 광고 제작 요청 정보가 1을 나타내면 광고 제작을 요청함을 지시하고, 상기 광고 제작 요청 정보가 0을 나타내면 광고 제작을 요청하지 않음을 지시할 수 있다.

일 예시에서, 상기 광고 제작 요청 기한에 대한 정보는, 광고 제작이 특정 요청 기한까지 완료되기를 사용자가 희망하는 시점을 의미할 수 있다. 예를 들어, 상기 광고 제작 요청 기한에 대한 정보는, 특정 요청 기한을 '일 단위'까지 나타낼 수도 있고, '시 단위'까지 나타낼 수도 있으며, '분 단위'까지 나타낼 수도 있다.

단계 S220에서, 일 실시예에 따른 서버는, 상기 광고 제작 요청 정보 및 상기 광고 제작 요청 기한에 대한 정보를 기반으로, 광고 타입 리스트 정보를 생성할 수 있다.

상기 광고 타입 리스트 정보는, 상기 광고 제작 요청 정보 및 상기 광고 제작 요청 기한에 대한 정보를 기반으로 도출된, 상기 서버가 상기 사용자 디바이스에 제공 가능한 복수의 광고 타입들을 포함할 수 있다.

단계 S230에서, 일 실시예에 따른 서버는, 상기 생성된 광고 타입 리스트 정보를 상기 사용자 디바이스로 전송할 수 있다.

단계 S240에서, 일 실시예에 따른 서버는, 상기 사용자 디바이스로부터, 상기 광고 타입 리스트 정보에 포함된 복수의 광고 타입들 중 하나에 대한 선택 정보 및 상기 사용자가 희망하는 희망 광고 제작 비용 정보를 수신할 수 있다.

즉, 상기 희망 광고 제작 비용 정보는, 광고 제작이 특정 비용 한도에서 완료되기를 희망하는 사용자의 희망 비용을 의미할 수 있다.

단계 S250에서, 일 실시예에 따른 서버는, 상기 선택 정보가 지시하는 제1 광고 타입의 제1 광고 제작 비용과 상기 희망 광고 제작 비용 정보가 지시하는 제2 광고 제작 비용을 비교할 수 있다.

단계 S260에서, 일 실시예에 따른 서버는, 상기 제1 광고 제작 비용이 상기 제2 광고 제작 비용보다 큰 것을 기반으로, 상기 제1 광고 타입 대신 제2 광고 타입을 선택할지 여부를 문의하는 수정 문의 정보를 생성할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 수정 문의 정보는, 플래그(flag) 정보, 비트(bit) 정보, 텍스트 정보, HTML (hypertext markup language), 메타데이터(metadata), 신택스(syntax), 시멘틱스(semantics) 또는 프로그래밍 언어의 형태로 표현될 수 있다.

단계 S270에서, 일 실시예에 따른 서버는, 상기 수정 문의 정보를 상기 사용자 디바이스로 전송할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 수정 문의 정보를 이용하여, 사용자 디바이스에 '수정 문의 텍스트', 광고 타입 수정 명령을 위한 제1 그래픽 아이콘(graphic icon) 및 광고 타입 유지 명령을 위한 제2 그래픽 아이콘 등이 디스플레이 될 수 있다.

일 실시예에서, 상기 광고 타입 리스트 정보는, SNS(Social Network Service) 인플루언서(influencer) 광고 타입, 검색 엔진 광고 타입 또는 홍보 동영상 광고 타입 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 예시에서, 상기 SNS 인플루언서 광고 타입은, 특정 SNS의 인플루언서가 블로그 기능, 게시글 기능, 피드(feed) 기능, 댓글 기능 등을 이용하여 사용자를 위한 광고 마케팅을 수행하는 타입을 의미한다. 예를 들어, 인플루언서는 상기 기능들을 이용하여, 상기 사용자가 광고하는 제품, 서비스 등의 이용 리뷰를 업로드하고, 긍정 피드백을 작성하고, 주요 장점을 전달할 수 있다.

일 예시에서, 상기 검색 엔진 광고 타입은, 특정 검색 엔진의 웹 서비스 창 내 일부 영역에 상기 사용자를 위한 광고 이미지를 디스플레이 하는 광고 타입을 의미한다. 광고 이미지를 디스플레이 하는 방법은, 팝업(pop-up)창 디스플레이 방법 및 배너(banner) 형식의 디스플레이 방법을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 사용자는, 광고 이미지를 상기 검색 엔진의 홈(home) 화면 상에서 디스플레이 할지, 뉴스 메인 창에서 디스플레이 할지, IT 뉴스 메인 창에서 디스플레이 할지, 특정 주제(예를 들어, 블록체인(blockchain))의 IT 뉴스 기사에서 디스플레이 할지 여부를 결정할 수 있다.

일 예시에서, 상기 홍보 동영상 광고 타입은, 상기 사용자를 위한 홍보 동영상을 제작하여 광고에 이용하도록 하는 광고 타입을 의미한다. 홍보 동영상에는 상기 사용자가 직접 출연할 수도 있고, 광고 모델이 출연하도록 할 수도 있다. 예를 들어, 사용자는 촬영 용역 회사에게 광고 촬영 컨셉을 자유롭게 제안할 수 있고, 촬영 용역 회사는 제안된 촬영 컨셉을 기반으로 홍보 동영상을 촬영할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 제2 광고 타입의 제3 광고 제작 비용은 상기 제1 광고 제작 비용보다 작고, 상기 수정 문의 정보는: 상기 제3 광고 제작 비용이 상기 제2 광고 제작 비용보다 작거나 같은 것을 기반으로, 상기 제1 광고 타입 대신 상기 제2 광고 타입을 선택할 경우 상기 제2 광고 제작 비용 내에서 광고를 제작할 수 있음을 안내하는 제1 안내 텍스트를 포함하고, 상기 제3 광고 제작 비용이 상기 제1 광고 제작 비용보다 작고 상기 제2 광고 제작 비용보다 큰 것을 기반으로, 상기 제1 광고 타입 대신 상기 제2 광고 타입을 선택하더라도 상기 제2 광고 제작 비용 내에서 광고를 제작할 수는 없지만 상기 사용자의 비용 지출을 줄일 수 있음을 안내하는 제2 안내 텍스트를 포함할 수 있다.

예를 들어, 상기 제1 안내 텍스트는, "SNS 인플루언서 광고 타입으로 수정하실 경우, 고객님의 희망 광고 제작 비용 내에서 광고 제작을 완료할 수 있습니다"와 같은 텍스트 문장일 수 있다.

예를 들어, 상기 제2 안내 텍스트는, "SNS 인플루언서 광고 타입으로 수정하시더라도, 고객님의 희망 광고 제작 비용 내에서 광고 제작을 완료하기는 어렵습니다. 다만, 고객님의 광고 비용 지출을 줄일 수 있는 방안이오니, 수정할지 여부를 고려해 주시기 바랍니다"와 같은 텍스트 문장일 수 있다.

일 실시예에서, 상기 광고 제작 요청 기한에 대한 정보가 지시하는 광고 제작 요청 기한까지 남은 시간이 임계치보다 작은 것을 기반으로, 상기 홍보 동영상 광고 타입은 상기 광고 타입 리스트 정보가 포함할 수 있는 광고 타입에서 제외될 수 있다.

일 예시에서, 상기 임계치는, 상기 서버의 데이터베이스에 저장된 홍보 동영상 광고 제작 기간들 중 최솟값을 의미할 수 있다.

다른 일 예시에서, 상기 임계치는, 상기 서버의 데이터베이스에 저장된 홍보 동영상 광고 제작 기간들의 평균값을 의미할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 광고 제작 요청 정보는, 상기 SNS 인플루언서 광고 타입, 상기 검색 엔진 광고 타입 및 상기 홍보 동영상 광고 타입 중 상기 사용자가 배제를 요청한 기피 광고 타입 정보를 포함하고, 상기 기피 광고 타입 정보가 지시하는 광고 타입은, 상기 광고 타입 리스트 정보가 포함할 수 있는 광고 타입에서 제외될 수 있다.

일 실시예에 따른 상기 방법은, 상기 사용자 디바이스로부터, 상기 수정 문의 정보에 대한 피드백 정보를 수신하는 단계 및 상기 피드백 정보를 기반으로 최종 광고 타입을 결정하는 단계를 포함하되, 상기 피드백 정보가 광고 타입을 유지할 것을 지시하는 것을 기반으로, 상기 최종 광고 타입은 상기 제1 광고 타입으로 결정되고, 상기 피드백 정보가 광고 타입을 수정할 것을 지시하는 것을 기반으로, 상기 최종 광고 타입은 상기 제2 광고 타입으로 결정될 수 있다.

일 예시에서, 상기 피드백 정보는, 광고 타입을 유지할 것을 명령하는 유지 피드백 또는 광고 타입을 수정할 것을 명령하는 수정 피드백일 수 있다.

일 실시예에서, 상기 최종 광고 타입이 상기 SNS 인플루언서 광고 타입인 것을 기반으로, 상기 방법은: 상기 사용자 디바이스로부터, 상기 사용자가 가장 선호하는 SNS 인플루언서 정보를 수신하는 단계 및 상기 SNS 인플루언서 정보가 지시하는 SNS 인플루언서와 광고 제작 계약에 성공하였는지 여부를 입력 받는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 최종 광고 타입이 상기 홍보 동영상 광고 타입인 것을 기반으로, 상기 방법은: 상기 사용자 디바이스로, 홍보 동영상을 촬영할 촬영 장소 후보 리스트 및 촬영 용역 회사 후보 리스트를 전송하는 단계 및 상기 사용자 디바이스로부터, 상기 촬영 장소 후보 리스트 중 하나의 촬영 장소에 대한 선택 정보 및 상기 촬영 용역 회사 후보 리스트 중 하나의 촬영 용역 회사에 대한 선택 정보를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 상기 방법은, 상기 사용자 디바이스로부터, 상기 수정 문의 정보에 대한 피드백 정보를 수신하는 단계 및 상기 피드백 정보를 기반으로 최종 광고 타입을 결정하는 단계를 포함하되, 상기 피드백 정보가 광고 타입을 유지할 것을 지시하는 것을 기반으로, 상기 최종 광고 타입은 상기 제1 광고 타입으로 결정되고, 상기 피드백 정보가 광고 타입을 수정할 것을 지시하는 것을 기반으로, 상기 최종 광고 타입은 상기 제2 광고 타입으로 결정되고, 상기 제2 광고 타입의 제3 광고 제작 비용은 상기 제1 광고 제작 비용보다 작고, 상기 수정 문의 정보는: 상기 제3 광고 제작 비용이 상기 제2 광고 제작 비용보다 작거나 같은 것을 기반으로, 상기 제1 광고 타입 대신 상기 제2 광고 타입을 선택할 경우 상기 제2 광고 제작 비용 내에서 광고를 제작할 수 있음을 안내하는 제1 안내 텍스트를 포함하고, 상기 제3 광고 제작 비용이 상기 제1 광고 제작 비용보다 작고 상기 제2 광고 제작 비용보다 큰 것을 기반으로, 상기 제1 광고 타입 대신 상기 제2 광고 타입을 선택하더라도 상기 제2 광고 제작 비용 내에서 광고를 제작할 수는 없지만 상기 사용자의 비용 지출을 줄일 수 있음을 안내하는 제2 안내 텍스트를 포함하고, 상기 광고 제작 요청 기한에 대한 정보가 지시하는 광고 제작 요청 기한까지 남은 시간이 임계치보다 작은 것을 기반으로, 상기 홍보 동영상 광고 타입은 상기 광고 타입 리스트 정보가 포함할 수 있는 광고 타입에서 제외되고, 상기 광고 제작 요청 정보는, 상기 SNS 인플루언서 광고 타입, 상기 검색 엔진 광고 타입 및 상기 홍보 동영상 광고 타입 중 상기 사용자가 배제를 요청한 기피 광고 타입 정보를 포함하고, 상기 기피 광고 타입 정보가 지시하는 광고 타입은, 상기 광고 타입 리스트 정보가 포함할 수 있는 광고 타입에서 제외되고, 상기 최종 광고 타입이 상기 SNS 인플루언서 광고 타입인 것을 기반으로, 상기 방법은: 상기 사용자 디바이스로부터, 상기 사용자가 가장 선호하는 SNS 인플루언서 정보를 수신하는 단계 및 상기 SNS 인플루언서 정보가 지시하는 SNS 인플루언서와 광고 제작 계약에 성공하였는지 여부를 입력 받는 단계를 더 포함하고, 상기 최종 광고 타입이 상기 홍보 동영상 광고 타입인 것을 기반으로, 상기 방법은: 상기 사용자 디바이스로, 홍보 동영상을 촬영할 촬영 장소 후보 리스트 및 촬영 용역 회사 후보 리스트를 전송하는 단계 및 상기 사용자 디바이스로부터, 상기 촬영 장소 후보 리스트 중 하나의 촬영 장소에 대한 선택 정보 및 상기 촬영 용역 회사 후보 리스트 중 하나의 촬영 용역 회사에 대한 선택 정보를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.

도 3은 일 실시예에 따른 서버 및 사용자 디바이스가 상호 통신을 기반으로 동작하는 방법을 도시하는 흐름도이다.

일 실시예에서, S310 내지 S370은 도 2의 S210 내지 S270과 각각 대응될 수 있다.

단계 S310에서, 일 실시예에 따른 서버(301)는, 사용자의 사용자 디바이스(302)로부터, 광고 제작 요청 정보 및 광고 제작 요청 기한에 대한 정보를 수신할 수 있다.

단계 S320에서, 일 실시예에 따른 서버(301)는, 상기 광고 제작 요청 정보 및 상기 광고 제작 요청 기한에 대한 정보를 기반으로, 광고 타입 리스트 정보를 생성할 수 있다.

단계 S330에서, 일 실시예에 따른 서버(301)는, 상기 생성된 광고 타입 리스트 정보를 상기 사용자 디바이스(302)로 전송할 수 있다.

단계 S340에서, 일 실시예에 따른 서버(301)는, 상기 사용자 디바이스(302)로부터, 상기 광고 타입 리스트 정보에 포함된 복수의 광고 타입들 중 하나에 대한 선택 정보 및 상기 사용자가 희망하는 희망 광고 제작 비용 정보를 수신할 수 있다.

단계 S350에서, 일 실시예에 따른 서버(301)는, 상기 선택 정보가 지시하는 제1 광고 타입의 제1 광고 제작 비용과 상기 희망 광고 제작 비용 정보가 지시하는 제2 광고 제작 비용을 비교할 수 있다.

단계 S360에서, 일 실시예에 따른 서버(301)는, 상기 제1 광고 제작 비용이 상기 제2 광고 제작 비용보다 큰 것을 기반으로, 상기 제1 광고 타입 대신 제2 광고 타입을 선택할지 여부를 문의하는 수정 문의 정보를 생성할 수 있다.

단계 S370에서, 일 실시예에 따른 서버(301)는, 상기 수정 문의 정보를 상기 사용자 디바이스(302)로 전송할 수 있다.

도 4는 사용자 디바이스에 수정 문의 정보가 디스플레이 되는 일 예시를 나타내는 도면이다.

일 실시예에서, 도 4의 좌측에 도시된 화면은 사용자가 사용자 디바이스(120)를 통해서 광고 타입 리스트(410)에 포함된 복수의 광고 타입들 중 하나를 선택하고, 희망 광고 제작 비용(420)을 입력하는 일 예시를 나타내고, 도 4의 우측에 도시된 화면은 수정 문의 정보가 포함하는 안내 텍스트(430)의 일 예시를 나타낸다.

일 실시예에서, 사용자 디바이스(120)는 서버로부터 수신한 광고 타입 리스트(410)를 디스플레이 할 수 있고, 사용자로부터 희망 광고 제작 비용(420)을 입력 받기 위한 입력 바(bar)를 디스플레이 할 수 있다. 사용자는, 사용자 인터페이스(interface)를 이용하여 상기 광고 타입 리스트(410)에 포함된 복수의 광고 타입들 중 하나의 광고 타입을 선택할 수 있고, 사용자가 희망하는 희망 광고 제작 비용(420)을 입력할 수 있다.

일 실시예에서, 사용자가 사용자 디바이스(120)에 광고 타입 리스트(410) 중 하나의 광고 타입에 대한 선택 및 희망 광고 제작 비용(420)을 입력하면, 서버로 상기 입력한 정보가 전송될 수 있다. 이후, 사용자 디바이스(120)는 상기 입력 정보를 기반으로 서버에서 생성된 수정 문의 정보를 수신할 수 있고, 상기 수정 문의 정보를 기반으로 안내 텍스트(430), 광고 타입 수정을 위한 제1 그래픽 아이콘 및 광고 타입 유지를 위한 제2 그래픽 아이콘을 디스플레이 할 수 있다. 사용자는, 안내 텍스트(430)를 참고하여 이전에 선택한 광고 타입을 수정할지 또는 유지할지 여부를 결정하여 상기 제1 그래픽 아이콘 또는 상기 제2 그래픽 아이콘을 탭 또는 클릭할 수 있다.

도 5는 일 실시예에 따른 서버의 구성을 도시하는 블록도이다.

도 5에 도시된 바와 같이, 일 실시예에 따른 서버(500)는 데이터베이스(database, DB)(510), 송수신부(520) 및 프로세서(530)를 포함할 수 있다. 그러나, 경우에 따라서는 도 5에 도시된 구성 요소 모두가 서버(500)의 필수 구성 요소가 아닐 수 있고, 서버(500)는 도 5에 도시된 구성 요소보다 많거나 적은 구성 요소에 의해 구현될 수 있다.

일 실시예에 따른 서버(500)에서 데이터베이스(510), 송수신부(520) 및 프로세서(530)는 각각 별도의 칩(chip)으로 구현되거나, 적어도 둘 이상의 구성 요소가 하나의 칩을 통해 구현될 수도 있다.

데이터베이스(DB, 510)는 송수신부(520) 또는 프로세서(530)로부터 전달받은 데이터를 저장할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터베이스(510)는 적어도 하나의 프로그램을 저장할 수 있다. 일 예시에서, 상기 적어도 하나의 프로그램은, 프로세서(530)가 학습 모델을 실행할 때 이용될 수 있다.

송수신부(520)는 서버 내부의 모듈 간 통신 및/또는 데이터/신호의 송수신에 이용될 수 있고, 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 일 예시에서, 송수신부(520)는 외부 장치(예를 들어, 외부 사용자 디바이스, 외부 서버 등)와 데이터를 송수신할 수 있다.

일 실시예에 따른 프로세서(530)는 서버(500)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 일 예시에서, 프로세서(530)는 서버(500)의 데이터베이스(510)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 데이터베이스(510) 및 송수신부(520) 등을 전반적으로 제어할 수 있다. 일 예시에서, 프로세서(530)는 서버(500)의 데이터베이스에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 도 1 내지 도 4의 서버(500)의 동작들의 일부를 수행할 수 있다.

일 실시예에 따른 프로세서(530)는, 사용자의 사용자 디바이스로부터, 광고 제작 요청 정보 및 광고 제작 요청 기한에 대한 정보를 수신하도록 송수신부(520)를 제어할 수 있다.

일 실시예에 따른 프로세서(530)는, 상기 광고 제작 요청 정보 및 상기 광고 제작 요청 기한에 대한 정보를 기반으로, 광고 타입 리스트 정보를 생성할 수 있다.

일 실시예에 따른 프로세서(530)는, 상기 생성된 광고 타입 리스트 정보를 상기 사용자 디바이스로 전송하도록 송수신부(520)를 제어할 수 있다.

일 실시예에 따른 프로세서(530)는, 상기 사용자 디바이스로부터, 상기 광고 타입 리스트 정보에 포함된 복수의 광고 타입들 중 하나에 대한 선택 정보 및 상기 사용자가 희망하는 희망 광고 제작 비용 정보를 수신하도록 송수신부(520)를 제어할 수 있다.

일 실시예에 따른 프로세서(530)는, 상기 선택 정보가 지시하는 제1 광고 타입의 제1 광고 제작 비용과 상기 희망 광고 제작 비용 정보가 지시하는 제2 광고 제작 비용을 비교할 수 있다.

일 실시예에 따른 프로세서(530)는, 상기 제1 광고 제작 비용이 상기 제2 광고 제작 비용보다 큰 것을 기반으로, 상기 제1 광고 타입 대신 제2 광고 타입을 선택할지 여부를 문의하는 수정 문의 정보를 생성할 수 있다.

일 실시예에 따른 프로세서(530)는, 상기 수정 문의 정보를 상기 사용자 디바이스로 전송하도록 송수신부(520)를 제어할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 광고 타입 리스트 정보는, SNS(Social Network Service) 인플루언서 광고 타입, 검색 엔진 광고 타입 또는 홍보 동영상 광고 타입 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 예시에서, 프로세서(530)는 데이터베이스(510)에 저장된 적어도 하나의 프로그램을 기반으로 AI(Artificial Intelligence) 학습 모델을 실행할 수 있다. 이하 도 6에서는, 상기 AI 학습 모델을 실행하기 위한 상기 프로세서(530)의 구성의 일 예시에 대해 설명한다.

도 6은 일 실시예에 따른 프로세서의 구성을 도시하는 블록도이다.

도 6에 도시된 바와 같이, 일 실시예에 따른 프로세서(530)는 데이터획득부(532), 학습 데이터 선택부(534), 학습 모델 실행부(536) 및 학습 결과 제공부(538)를 포함할 수 있다. 그러나, 경우에 따라서는 도 8에 도시된 구성 요소 모두가 프로세서(530)의 필수 구성 요소가 아닐 수 있고, 프로세서(530)는 도 6에 도시된 구성 요소보다 많거나 적은 구성 요소에 의해 구현될 수 있다.

당해 기술 분야의 통상의 기술자는, 도 8에 도시된 프로세서(530)의 구성은 상기 서버(500)가 AI 학습 모델을 기반으로 기계 학습을 수행할 때 이용될 수 있는 프로세서(530)의 모듈들의 일 예시에 불과하고, 상기 서버(500)가 반드시 기계 학습을 수행하는 것은 아니므로, 따라서 도 6에 도시된 프로세서(530)의 모듈들의 일부 또는 전부가 상기 프로세서(530)에 포함되지 않을 수도 있음을 용이하게 이해할 것이다.

일 실시예에 따른 데이터 획득부(532)는, 사용자의 의도를 판단하고, 연관 정보를 제공하고, 대체 동작을 추천하기 위해 필요한 데이터를 획득할 수 있다. 또는, 데이터 획득부(532)는, 사용자의 의도를 판단하고, 연관 정보를 제공하고, 대체 동작을 추천하기 위한 학습을 위하여 필요한 데이터를 획득할 수 있다.

일 예시에서, 데이터 획득부(532)는, 예를 들어 사용자 음성, 이미지 정보, 소정의 컨텍스트 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다. 일 예시에서, 데이터 획득부(532)는, 획득된 데이터를 기 정의된(pre-defined) 포맷으로 전환(convert)할 수 있다.

일 실시예에 따른 학습 데이터 선택부(534)는, 데이터 획득부(532)가 획득한 데이터 중에서 학습에 필요한 데이터를 선택할 수 있다. 예를 들어, 학습 데이터 선택부(534)는 사용자의 의도 판단, 연관 정보의 제공 및 대체 동작의 추천을 위한 기 정의된 기준에 따라, 데이터 획득부(532)가 획득한 데이터 중에서 학습에 필요한 데이터를 선택할 수 있다. 또는, 학습 데이터 선택부(534)는 학습 모델 실행부(536)에 의한 학습을 기반으로 기 정의된 기준에 따라 데이터를 선택할 수도 있다.

일 실시예에 따른 학습 모델 실행부(536)는, 학습 데이터를 기반으로 사용자의 의도를 어떻게 판단하고, 연관 정보를 어떻게 결정하고, 대체 동작을 어떻게 추천할 지에 관한 기준을 학습할 수 있다. 또한, 학습 모델 실행부(536)는 사용자의 의도 판단, 연관 정보의 결정 및 대체 동작의 추천을 위하여 어떤 학습 데이터를 이용해야 하는 지에 대한 기준을 학습할 수도 있다.

또한, 학습 모델 실행부(536)는 사용자의 의도 판단, 연관 정보의 결정 및 대체 동작의 추천에 이용되는 AI 학습 모델을 학습 데이터를 이용하여 학습시킬 수 있다. 이 경우, AI 학습 모델은 미리 구축된 모델일 수 있다. 예를 들어, AI 학습 모델은 기본 학습 데이터(예를 들어, 샘플 데이터 등)을 입력 받아 미리 구축된 모델일 수 있다.

AI 학습 모델은, 학습 모델의 적용 분야, 학습의 목적 또는 장치의 컴퓨터 성능 등을 고려하여 구축될 수 있다. AI 학습 모델은, 예를 들어, 신경망(Neural Network)을 기반으로 하는 모델일 수 있다. 예컨대, DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network)과 같은 모델이 AI 학습 모델로서 사용될 수 있으나, 실시예는 이에 한정되지 않는다.

일 실시예에 따른 학습 모델 실행부(536)는, 미리 구축된 AI 학습 모델이 복수 개가 존재하는 경우, 입력된 학습 데이터와 기본 학습 데이터의 관련성이 큰 AI 학습 모델을 학습할 AI 학습 모델로 결정할 수 있다. 이 경우, 기본 학습 데이터는 데이터의 타입 별로 기 분류되어 있을 수 있으며, AI 학습 모델은 데이터의 타입 별로 미리 구축되어 있을 수 있다. 예를 들어, 기본 학습 데이터는 학습 데이터가 생성된 지역, 학습 데이터가 생성된 시간, 학습 데이터의 크기, 학습 데이터의 장르, 학습 데이터의 생성자, 학습 데이터 내의 오브젝트의 종류 등과 같은 다양한 기준으로 기 분류되어 있을 수 있다.

일 실시예에 따른 학습 모델 실행부(536)는, 예를 들어, 오류 역전파법(error back-propagation) 또는 경사 하강법(gradient descent)을 포함하는 학습 알고리즘 등을 이용하여 AI 학습 모델을 학습시킬 수 있다.

일 실시예에 따른 학습 모델 실행부(536)는, 예를 들어 학습 데이터를 입력 값으로 하는 지도 학습(supervised learning)을 통하여, AI 학습 모델을 학습시킬 수 있다. 또한, 학습 모델 실행부(536)는, 예를 들어 별다른 지도 없이 사용자의 의도를 판단하고, 연관 정보를 제공하고, 대체 동작을 추천하기 위해 필요한 데이터의 종류를 스스로 학습함으로써, 사용자의 의도 판단, 연관 정보의 제공 및 대체 동작의 추천을 위한 기준을 발견하는 비지도 학습(unsupervised learning)을 수행할 수 있다. 상기 비지도 학습을 통하여, 학습 모델 실행부(536)는 AI 학습 모델을 학습시킬 수 있다. 또한, 학습 모델 실행부(536)는, 예를 들어, 학습에 따른 사용자의 의도 판단, 연관 정보의 제공 및 대체 동작의 추천의 결과가 올바른 지에 대한 피드백을 이용하는 강화 학습(reinforcement learning)을 통하여, AI 학습 모델을 학습시킬 수 있다.

또한, AI 학습 모델이 학습되면, 학습 모델 실행부(536)는 학습된 AI 학습 모델을 저장할 수 있다. 이 경우, 학습 모델 실행부(536)는 학습된 AI 학습 모델을 서버(500)의 데이터베이스(510)에 저장할 수 있다. 또는, 학습 모델 실행부(836)는 학습된 AI 학습 모델을 서버(500)와 유선 또는 무선 네트워크로 연결되는 서버 또는 장치의 메모리 또는 데이터베이스에 저장할 수도 있다.

일 실시예에 따른 학습 결과 제공부(538)는, 상기 학습 모델 실행부(536)에서 학습된 AI 학습 모델을 기반으로, (기계) 학습 결과를 도출 또는 획득할 수 있다. 학습 결과 제공부(538)는, 상기 (기계) 학습 결과를 데이터베이스(510) 또는 송수신부(520)로 제공할 수 있다.

일 실시예에 따른 학습 결과 제공부(538)는, 상기 서버(500)가 제공할 수 있는 복수의 광고 타입들 각각의 소비자(사용자) 선호도를 AI 학습 모델을 기반으로 도출할 수 있다. 예를 들어, 상기 AI 학습 모델은, 복수의 광고 타입들 각각에 대한 소비자들의 피드백을 저장하여 분석할 수 있고, 상기 분석 결과를 기반으로, 긍정적인 피드백을 유발하는 광고 타입에 가중치를 부여할 수 있다. 상기 AI 학습 모델은, 상기 가중치를 고려하여 복수의 광고 타입들 각각에 대한 소비자 선호도를 도출할 수 있다.

일부 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 본 발명이 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 전술한 실시 예에 한정되지 않고 특허 청구범위에 기재된 내용과 동등한 범위 내에 있는 다양한 실시 형태가 포함되도록 해석되어야 할 것이다.

Claims (7)

1. 사용자에게 광고 제작 서비스를 제공하는 서버에 있어서,
   송수신부(transceiver); 및
   프로세서(processor)를 포함하되,
   상기 프로세서는:
   사용자의 사용자 디바이스로부터, 광고 제작 요청 정보 및 광고 제작 요청 기한에 대한 정보를 수신하도록 상기 송수신부를 제어하고,
   상기 광고 제작 요청 정보 및 상기 광고 제작 요청 기한에 대한 정보를 기반으로, 광고 타입 리스트 정보를 생성하고,
   상기 생성된 광고 타입 리스트 정보를 상기 사용자 디바이스로 전송하도록 상기 송수신부를 제어하고,
   상기 사용자 디바이스로부터, 상기 광고 타입 리스트 정보에 포함된 복수의 광고 타입들 중 하나에 대한 선택 정보 및 상기 사용자가 희망하는 희망 광고 제작 비용 정보를 수신하도록 상기 송수신부를 제어하고,
   상기 선택 정보가 지시하는 제1 광고 타입의 제1 광고 제작 비용과 상기 희망 광고 제작 비용 정보가 지시하는 제2 광고 제작 비용을 비교하고,
   상기 제1 광고 제작 비용이 상기 제2 광고 제작 비용보다 큰 것을 기반으로, 상기 제1 광고 타입 대신 제2 광고 타입을 선택할지 여부를 문의하는 수정 문의 정보를 생성하고,
   상기 수정 문의 정보를 상기 사용자 디바이스로 전송하도록 상기 송수신부를 제어하되,
   상기 광고 타입 리스트 정보는, SNS(Social Network Service) 인플루언서 광고 타입, 검색 엔진 광고 타입 또는 홍보 동영상 광고 타입 중 적어도 하나를 포함하는, 서버.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 제2 광고 타입의 제3 광고 제작 비용은 상기 제1 광고 제작 비용보다 작고,
   상기 수정 문의 정보는:
   상기 제3 광고 제작 비용이 상기 제2 광고 제작 비용보다 작거나 같은 것을 기반으로, 상기 제1 광고 타입 대신 상기 제2 광고 타입을 선택할 경우 상기 제2 광고 제작 비용 내에서 광고를 제작할 수 있음을 안내하는 제1 안내 텍스트를 포함하고,
   상기 제3 광고 제작 비용이 상기 제1 광고 제작 비용보다 작고 상기 제2 광고 제작 비용보다 큰 것을 기반으로, 상기 제1 광고 타입 대신 상기 제2 광고 타입을 선택하더라도 상기 제2 광고 제작 비용 내에서 광고를 제작할 수는 없지만 상기 사용자의 비용 지출을 줄일 수 있음을 안내하는 제2 안내 텍스트를 포함하는, 서버.
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 광고 제작 요청 기한에 대한 정보가 지시하는 광고 제작 요청 기한까지 남은 시간이 임계치보다 작은 것을 기반으로, 상기 홍보 동영상 광고 타입은 상기 광고 타입 리스트 정보가 포함할 수 있는 광고 타입에서 제외되는, 서버.
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 광고 제작 요청 정보는, 상기 SNS 인플루언서 광고 타입, 상기 검색 엔진 광고 타입 및 상기 홍보 동영상 광고 타입 중 상기 사용자가 배제를 요청한 기피 광고 타입 정보를 포함하고,
   상기 기피 광고 타입 정보가 지시하는 광고 타입은, 상기 광고 타입 리스트 정보가 포함할 수 있는 광고 타입에서 제외되는, 서버.
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 프로세서는:
   상기 수정 문의 정보에 대한 피드백 정보를 상기 사용자 디바이스로부터 수신하고,
   상기 피드백 정보를 기반으로 최종 광고 타입을 결정하되,
   상기 피드백 정보가 광고 타입을 유지할 것을 지시하는 것을 기반으로, 상기 최종 광고 타입은 상기 제1 광고 타입으로 결정되고,
   상기 피드백 정보가 광고 타입을 수정할 것을 지시하는 것을 기반으로, 상기 최종 광고 타입은 상기 제2 광고 타입으로 결정되는, 서버.
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 최종 광고 타입이 상기 SNS 인플루언서 광고 타입인 것을 기반으로, 상기 프로세서는:
   상기 사용자 디바이스로부터, 상기 사용자가 가장 선호하는 SNS 인플루언서 정보를 수신하는 단계; 및
   상기 SNS 인플루언서 정보가 지시하는 SNS 인플루언서와 광고 제작 계약에 성공하였는지 여부를 입력 받는 단계를 더 포함하는, 서버.
7. 제 5 항에 있어서,
   상기 최종 광고 타입이 상기 홍보 동영상 광고 타입인 것을 기반으로, 상기 프로세서는:
   상기 사용자 디바이스로, 홍보 동영상을 촬영할 촬영 장소 후보 리스트 및 촬영 용역 회사 후보 리스트를 전송하고,
   상기 사용자 디바이스로부터, 상기 촬영 장소 후보 리스트 중 하나의 촬영 장소에 대한 선택 정보 및 상기 촬영 용역 회사 후보 리스트 중 하나의 촬영 용역 회사에 대한 선택 정보를 수신하는, 서버.

Images